vue本身为运行脚手架项目自家搭载了一个nodejs后台环境,本地可通过proxyTable来处理跨域问题,但是上线(或生产环境)之后改域名真是一件麻烦的事情,所以进行一些配置. config/index.js proxyTable: { '/apis': { target: 'http://www.baidu.com', //域名,主要修改这一块 changeOrigin: true, pathRewrite: { '^/apis': '/' //注意名字 }, } }, //修改下面的两个文

正常情况下,hmaster会定期清理oldWALs文件夹,一般该文件大小也就几百兆,但是我们线上 环境出现了该文件没有自动回收情况,如图: 该目录占用hdfs空间多达7.6T,浪费空间: 后来经过多番查找,找到了问题所在,之前开启hbase复制之peers,参考博文连接如下: https://stackoverflow.com/questions/28725364/hbase-oldwals-what-it-is-and-how-can-i-clean-it 使用remove_peer,"id&

先找到package.json  (这是nuxt版的vue 可能会跟一般vue不一样  当然总体上差不多的) "scripts": { "dev": "cross-env NODE_ENV=development nuxt", "pro": "cross-env NODE_ENV=production nuxt", "pre": "cross-env NODE_ENV=prer

本文讲述如何使用fabric进行批量部署上线的功能 这个功能对于小应用,可以避免开发部署上线的平台,或者使用linux expect开发不优雅的代码. 前提条件: 1.运行fabric脚本的机器和其他机器tcp_port=22端口通 2.ssh可以登录,你有账号密码 一.先说批量部署上线 先上代码,再仔细讲解,脚本如下 # -*- coding:utf-8 -*- from fabric.colors import * from fabric.api import * from contextl

在上一篇 Docker + node(koa) + nginx + mysql 开发环境搭建,我们进行了本地开发环境搭建 现在我们就来开始线上环境部署 如果本地环境搭建没有什么问题,那么线上部署的配置也就很简单了 我所使用的环境,Linux Mint,命令有不同可以适当更改 目录结构 - compose 新建,线上环境配置 - data - conf - node_modules - static - docker-compose.yml - docker-compose-prod.yml 新建

1.PM2介绍 PM2是一个线上环境下,用于启动nodejs进程守护的工具,用来保证服务的稳定及分摊服务器进程和压力. 2.下载安装 npm install pm2 -g  => pm2 --version  => 在package.json scripts中配置 "prd": "cross-env NODE_ENV=production pm2 start app.js" =>  npm run prd运行,运行结果如下图: 3.常用命令 启动:

CAS (15) - CAS 线上环境 Ehcache Replication 的非稳定重现错误 摘要 线上环境在 EhCache Replication 过程中出现 java.util.ConcurrentModificationException 2016-12-21 14:58:02,022 ERROR [net.sf.ehcache.distribution.RMISynchronousCacheReplicator] - <Exception on replication of put

一.前言 通常我们在本地电脑上开发微信小程序,调用和访问小程序会有很多问题.特别是在配有自己后端的情况下,我们通过真机访问我们的小程序会出现不可访问的问题 二.线上环境搭建 在这里我们主要以腾讯云给大家做演示 1.注册并登陆腾讯云   https://cloud.tencent.com/ 2.上传代码 a.把客户端代码和服务端代码放置在微信小程序目录下 b.将客户端代码放置到client文件加中,服务端代码放置在server文件加中 c.把原微信小程序project.config.js文件转移到

通常情况下布署的三套环境:测试.预发及线上环境.调试或者辅助验证测试时,切环境改变量甚是麻烦.这些变量包括但不限于:一些url信息,数据库信息,预置用户信息等. 切换环境方法一:使用变量文件,通过判断运行时输入的变量来返回不同的环境信息    名称解释:变量文件中包含了测试数据中的变量,变量文件可以动态地创建任意类型的变量     下面是导入Variables 视图,导入变量文件时使用args,传入变量${env},实际值为运行时上图指定的变量值:online 以下是env_chang.py的内

Wechat开发笔记 线上环境搭建: 申请一个wechat公众平台. 手机个人微信可以用webwechat来测试. Website:https://web.weixin.qq.com/ 手机客户端扫一扫就可以登录. 在公众平台申请经过审核后,在左边菜单功能下高级功能,进入开发模式. 第一次进入开发者模式,需要填写接口的配置信息,url指向网络上的服务器中php文件. Token是 在服务器上要上传的php代码,示例代码可以从以上页面的接入指南中去下载. 打开Wx_sample.php文件. 对实

故障前提 ElasticSearch 版本:5.2 集群节点数:5 索引主分片数:5 索引分片副本数:1 线上环境ES存储的数据量很大,当天由于存储故障,导致一时间 5个节点的 ES 集群,同时有两个节点离线,一个节点磁盘只读(机房小哥不会处理,无奈只有清空数据重新安装系统),一个节点重启后,ES集群报个别索引分片分配异常,ES索引出于保证数据一致性的考虑,并没有把重启节点上的副本分片提升为主分片,所以该索引处于个别主分片丢失 不可写入 状态(索引分片 red). 由于此图是后来取消副本数为0后

项目介绍 我们将开始使用Gin框架开发一个api项目,我们起名为:云餐厅.如同饿了么,美团外卖等生活服务类应用一样,云餐厅是一个线上的外卖应用,应用的用户可以在线浏览商家,商品并下单. 该项目分为客户端和服务端两端程序. 1.客户端程序通过接口从服务端获取数据,获取结果后展示数据. 2.服务端程序提供接口Api的访问功能,执行数据库操作,并组织数据返回. 客户端介绍 云餐厅客户端使用Vue.ES6.Webpack等技术进行开发,项目开发需要具备前端开发技能,我们聚焦于后端Api功能的开发. 环境

本文主要内容来自MongoDB官方文档http://docs.mongodb.org/manual/administration/production-notes/.并结合了实际工作情况进行分享. 1)软件包的选择 确保使用最新的稳定版本.目前我们线上使用的版本是2.4.6.MongoDB软件包下载页面http://www.mongodb.org/downloads. 确保线上环境总是使用64位版本.32位版本只能用于测试和开发使用,因为32位版本最大只能存储2GB的数据.启动MongoDB的时

转自:https://blog.csdn.net/bntx2jsqfehy7/article/details/84207884一.一个新闻 新闻内容如下:php工程师执行redis keys * 导致数据库宕机! 某公司技术部发生2起本年度PO级特大事故,造成公司资金损失400万,原因如下: 由于php工程师直接操作上线redis,执行: keys * wxdb(此处省略)cf8* 这样的命令,导致redis锁住,导致CPU飙升,引起所有支付链路卡住,等十几秒结束后,所有的请求流量全部挤压到了r

利用Dump转储文件获取正式环境程序堆栈状态 服务异常找不到原因时,我们通常通过重新启动服务来尝试解决问题,但是在决定重启之前,请不要立刻重启Windows服务或站点 重启服务会让当前案发现场的内存证据丢失,即便是服务恢复正常了,也无法确认问题发生的原因,利用 Windows Dump 转储文件,可以将正在运行中的服务或站点的堆栈信息保存下来,然后在Visual Studio或WinDbg来查看线上服务的对象信息 Dump转储文件生成 Dump转储文件可以通过 任务管理器 -> 进程 -> 右

运维的同学和Team里面的一个同学分别遇到过Nginx在线上环境使用中会遇到TIME_WAIT过高或者CLOSE_WAIT过高的状态 先从原因分析一下为什么,问题就迎刃而解了. 首先是TIME_WAIT: 理解一下TIME_WAIT状态产生的原因,这个问题已经被很多很多的书说烂了,但是为什么很多人还是不能解决,究其原因还是因为 大多数都是学术派,并没有真正的遇到过这样的问题,因为TIME_WAIT大量产生很多都发生在实际应用环境中. TIME_WAIT产生的原因还是因为在通讯过程中服务端主动关闭

众所周知drop table会严重的消耗服务器IO性能,如果被drop的table容量较大,甚至会影响到线上的正常. 首先,我们看一下为什么drop容量大的table会影响线上服务 直接执行drop table,mysql会将表定义和表数据全都删除,包括磁盘上的物理文件,也包括buffer pool中的内存数据. 这就分两步,第一步从buffer pool中删除,这会涉及到table_cache的lock,如果持有table_cache的lock,这将导致其他查询都无法执行.这种情况在没有inn

前言 因为前段时间新项目已经完成目前趋于稳定,所以最近我被分配到了公司的运维组,负责维护另外一个项目,包含处理客户反馈的日常问题,以及对系统缺陷进行优化. 经过了接近两周的维护,除了日常问题以外,代码层面我一共处理了一个BUG,优化了三个问题,我把这四个问题归纳成了四段编码小技巧分享给大家,希望能有所帮助,今后若遇到类似的问题可以到我这里翻出来看看,想必能节省许多时间. 技巧 1.stream分组 很多人都知道java8的stream很好用,但很多人其实不会用,或者说搜了许多资料还是用不好,归根

新建一个配置js,导入到接口请求管理类,可以自动根据环境切换if (process.env.NODE_ENV == 'development') { baseUrl = ''; }else{ baseUrl = 'https://mainsite-restapi.ele.me'; } export { baseUrl, }

一.背景介绍: 在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中 一些参数配置,带来的损失可能就是没有充分的发挥出kfka的优势,无法很好的满足业务场景.在意识这个问题后,专门腾出 时间来总结一下kakfa参数配置的调优,以充分发挥kafka在低时延,高吞吐等不同场景下的优势. 二.通用介绍: -------- 生产者配置 ------- 常规参数设置解析: Properties props = new Properties(